□ 국가과학기술위원회(NSTC) 산하 네트워킹·IT R&D 소위원회(NITRD^*)는 인공지능 R&D 전략계획^**을 수립·발표

   (‘16.10.)

  * Networking Information Technology R&D

  ** The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan 

○인공지능기술은 통계·확률 기법의 도입, 대규모 데이터 활용, 컴퓨터 연산 능력 향상으로 최근 빠르게 발전 중임  

 - 지난 5월 설치된 소위원회에서는 R&D 우선과제를 설정하고, 민간투자가 힘든 부문의 연방투자를 집중하기 위한 인공지능

   R&D 전략계획을 수립   

 - 최근 3년간 딥러닝을 언급한 논문 수가 6배로 증가하고, 같은 기간 1번 이상 인용된 논문 수도 2배 이상 증가 

 - 미국은 논문수를 기준으로 ‘14년 중국보다 뒤쳐져 있으며, 다른 기술도 선진국의 추격을 받고 있는 추세 

<딥러닝·딥뉴런 네트워크 언급 논문 수>

<1번 이상 인용된 논문 수>

○ 인공지능 R&D 전략은 과학기술 격차를 해소하고 국민 모두가 경제성장 견인, 교육기회 및 삶의 질 향상, 국토 보안수준 제고

    등을 목표로 함 

□ 인공지능 분야 연방연구 R&D의 체계적 지원을 위한 7대 전략 제시

① 인공지능 R&D에 대한 장기적 투자 

 - 전망 혜택은 매우 광범위하나, 기술 개발에는 많은 시간과 비용이 소요되고 불확실성이 높아 정부의 종합적이고 장기적 투자가

   필요

  ※ 월드와이드앱이나 딥러닝 기술도 ‘60년대부터 30년 이상 꾸준히 연구가 지속된 후에야 성과가 나타남  

② 인간-인공 지능 협업을 위한 효과적 방안 개발 

 - 서로 다른 역량을 상호 보완하는 방식으로 연구의 초점이 맞추어져야 하며, 이를 위해 인간과 인공지능 간 소통과 이해를 돕는

   연구가 필요 

③ 인공지능의 윤리적·법적·사회적 함의 이해 및 대응 

 - 윤리적으로 수용 가능한 인공지능 기술을 개발할 수 있도록 투명성, 책임성 강조 

④ 인공지능 시스템의 안전 보안 확보 

 - 기술의 복잡성 및 발전과정을 고려할 때 적절한 대응이 시급 

⑤ 인공지능 훈련·시험용 공공데이터 공유 환경 조성 

 - 인공지능 기술성과를 여러 가지 대안 기술과 비교할 수 있도록 관련 공공 데이터를 공유하는데 투자 

⑥ 표준 및 벤치마킹을 통한 인공지능 기술 측정 및 평가 

 - 기능성이나 상호 운용성 측면에서 목표 달성여부를 확인 

⑦ 국가적 인공지능 R&D 인력수요 파악 

 - 인공지능 기술의 혁심을 가져올 수 있는 R&D 인력을 적절하게 공급할 수 있도록 미래 인력수요에 대한 명확한 이해가 필요 

< 인공지능 R&D 전략계획 구조 > 

○ 향후 전략목표 ①~⑥과 관련 인공지능 R&D 실행 프레임워크 개발이 필요하며, 전략 ⑦ 관련 인공지능 R&D인력체계 구축 및

    인력분포 연구 시행 제언